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人工智能产业技术的:算法、计算能力、信息大数据融合,成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。
收集的大量数据,数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;
落实在产品应用上,算法可表现为:视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别,不同物体代表性物体识别,如:车牌识别系统)等几大类。
互联网时代大数据迎来爆发式增长,全球的数据总量都飞快的增长,数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。
传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时,更无法满足人工智能相关的高性能计算需求,多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力,成为当下人工智能必备的基本平台。
数据总量飞速的增长、积累的同时,信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本,大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。
人工智能在现实生活中,经常看到的有银行的自动存款机、取款机及提款机;再就是与我们生活工作学习所用到的电脑等都是人工智能的具体表现,它的使用确是给予我们的生活工作和学习带来了极大的方便,同时也提高了工作效率,所以人工智能是时代在进步的结果。
人工智能技术的特点为:
人工智能是一门知识的科学。以知识为对象,研究知识的获取、表示和使用。
人工智能的系统过程是,数据处理->知识处理,数据->符号。符号表示的是知识而不是数值、数据。
·问题求解过程有启发,有推导。
·人工智能是引起争论最多的科学之一。
问题焦点:当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主,还是以特定知识的处理和运用为主?智能的本质是什么?机器能达到人的水平吗?总而言之,人工智能研究是非常困难的。
1、人机对话智能交互技术;这项技术能让人类做到真正与机器智能的对话交流,机器人不仅能理解用户的问题并给出精准答案,还能在信息不全的情况下主动引导完成会话。当前这一块做得比较成熟的谷歌与Facebook。
2.液态金属控制技术;这个大家也许能脑补出终结者里面的液态机器人。这项技术的核心就是,通过控制驱动电磁场外部环境,对液态金属材料进行外观特征、运动状态的准确控制。
3.脑机接口技术;它能使人类用意念控制机器。是不是已经有点科幻的味道出来了。此技术通过对神经系统电活动和特征信号的收集、识别及转化,使人脑发出的指令能够直接传递给指定的机器终端,在人与机器人的交流沟通领域有重大创新意义。
4.敏感触觉技术;简单来说就赋予机器人可以感觉的皮肤。该技术是采用基于电学和微粒子触觉技术的新型触觉传感器,能让机器人对物体的外形、质地和硬度更加敏感,最终胜任医疗、勘探等一系列复杂工作。
5.柔性机器人技术;通俗来讲就是软体机器人,最大的特点就是采用柔韧性材料制造,可以最大范围内任意改变自身形状,能到达很多一般技术无法企及的地方,实现检测。
好了,文章到这里就结束啦,如果本次分享的四大人工智能公司和人工智能的十大冷知识问题对您有所帮助,还望关注下本站哦!